人工智能(AI)作为一门新的技术科学,对计算机模拟人的智能行为和思维过程进行研究,实现计算机技术更高层次的应用。学习是人工智能的核心,以学习为中心的认知智能是现阶段人工智能的发展层次。在大数据环境下,大型企业集团纷纷采用财务共享模式进行财务流程及业务流程的集成化、标准化和规范化管理,有效地降低了企业的经营管理成本,财务共享模式也展现出了广阔的应用前景。 财务共享模式下,企业的内部审计在人员思维、人员能力、部门职能以及组织管理等方面也发生着巨大的改变,传统的审计模式已经无法满足企业的战略发展需求,智能审计已成为企业把握整体战略、防范经营管理风险、降低企业成本、实现可持续发展的必要选择。基于企业内部数据多样性、规模性、高速性和真实性特征,本文借助于深度学习网络构建内部审计数据的职能分析模型,并从数据采集、处理存储以及对比分析等流程着手,结合中兴通讯有限公司内部智能审计模式的具体应用开展相关研究,验证构建的智能数据分析模型对企业的内部审计具有较强的适用性。 二、深度学习在内部审计中的适用性分析 深度学习(Deep Learning)这一概念最早于2006年由Hintpn等人提出,源自人工神经网络研究,采用了其分层结构(图1所示)。深度学习机器学习研究中的新领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习,将低层特征组合形成高层特征或属性类别,解决深层网络学习问题,更加抽象地发现数据分布式特征表示,模仿人脑的机制来解释文本、声音、图像等数据信息。深度学习将一层的输出作为下一层的输入,其思想就是对堆叠多个层,通过该方式达成输入信息分级表达。
深度学习网络经过训练后能够开展分析输入数据的操作,以内部审计系统为例,如果拥有N个输入层,其输入值为X,输出为L,该系统的神经网络可以表示为:X=>X1=>X2……=>Xn=>L,若输出L与输入X相等,则表明输入X经过系统变化之后未产生较大程度的信息损失。设处理信息得到a,再对a处理得到b,如果a和b的互信息不会超过X和a的互信息,表明信息处理不会增加信息;如果超过则表示大部分处理会丢失信息。输入层所代表的特征通过深度学习网络进行有效的识别,并在隐含层被系统被赋值和反馈,形成最终的输出层,并抽象化地对图像、文本、声音等原始输入数据进行有效解释。在财务共享模式下,深度学习网络适用于内部审计。 首先,通常情况下以人工提取特征的方式开展工作的目的在于对该模式进行有效的识别。深度学习在模型建立的过程中将特征学习融入其中,提出了模式特征自主学习的方法,人工提取特征的非精准性及人为设计特征导致的非完备性得到降低。在大数据环境下,企业实现业务流程与财务流程的集中化和规范化管理,建立财务共享服务平台进行内部数据的采集与处理,以深度学习为特征的智能审计系统完全能够实现自动化的数据识别与分类,审计效率与审计质量均可以得到保障。所以,深度学习适用于内部审计数据的处理和分析。 其次,深度学习无法对数据规律进行无偏差估计,因此对数据量的要求较高,这也是深度学习在现阶段应用受阻的一大制约因素,深度学习的智能学习模式特征只有在大规模的数据量的支撑下才可以被触发,数据量越庞大识别精度越高。而财务共享模式下,企业集团的内部审计数据具有多元、海量、高速、有价值等特点,满足了大数据的要求,所以也能符合深度学习的使用条件。 三、智能审计在企业内部审计中的具体运用 人工智能技术的应用是智能审计实现的关键,本文对财务共享模式下内部智能审计的分析将从分析方法、数据采集、数据处理与存储以及数据分析等方面着手,对内部审计数据分析系统则以此为理论基础通过MATLAB2015a系统和SQLAnywhere数据库进行设计开发,将真实数据导入系统,验证模型的可行性,为企业实践提供参考。 (一)财务共享环境下的内部职能审计 基于财务共享模式的内部智能审计以智能审计分析为重心,智能审计分析中数据的采集及处理实现路径更是重中之重。对这部分问题的分析能够有效地发掘审计疑点,为后续查证以及内部审计目标的顺利实现创造条件。 (1)智能审计分析方法。内部审计人员将行业龙头企业值与企业值、行业平均值与企业值、历史值与本期值、预期值与本期值进行对比,即在智能审计中采用对比分析法。若被审企业值超出了正常范围,与比较基准值存在较大差距,表明被审计企业的经营管理存在异常情况,需要将异常值作为审计疑点进一步分析企业对策盈利能力或财务状况,发现潜在的违规或违法问题、预期发生而未发生的变化、发生的异常变化等,揭示企业存在的风险、威胁或机遇,并及时进行审计预警,协助企业管理层制定应对方案。 对比分析法被内部智能审计采用主要出于以下两方面考虑:首先,智能审计对内部审计风险预警、监督控制职能的要求。大数据环境下要求企业内部审计部门能够及时发现并迅速控制问题。企业尤其是集团公司运营环境复杂多变,某一环节的问题会直接导致整体系统的运行。在企业内部智能化审计中采用对比分析的方法可以全面衡量系统内外部环境,对不同数据间的异常波动及内在关系进行深入研究,实现风险预警和审计监督控制的职能,把控风险或降低风险造成的损失。其次,智能审计对审计决策有用性的要求。在大数据环境及财务共享模式下,企业内部审计更多的是为经营管理提供服务,而不能仅仅局限于纠错防弊和风险预警。大型企业集团面临着愈发激烈的竞争环境,内部审计要积极提供行业数据、企业历史数据等方面的高价值信息,为管理层提供决策支撑,降低企业的经营风险。